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什么是benchmark测试，ai芯片也成为突破摩尔定律的希望

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智能手机技术正迎来摩尔定律的发展瓶颈，移动处理器的性能增长越来越慢，但用户对计算能力的需求增速却并未减缓，甚至在人工智能、大数据、物联网等兴起后，对计算能力、计算功耗和计算成本反而有了新的要求。目前单纯的CPU或GPU性能已经无法满足新型运算的需求，而随着移动AI时代的到来，AI芯片也成为突破摩尔定律的希望，但AI芯片的性能有多强，目前的评判标准也大不相同。

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AI基准测试中使用到的深度学习模型的特征总结

相比于传统的跑分测试软件来说，这8大测试环节基本上已经可以覆盖到目前大部分的AI实践运算，例如AI物体识别（测试1/2/3）、AI影像分类（测试7）、AI图像增强（测试4/5/6/8）等，而它为了完整发挥平台的AI算力，它不只支持Android神经网络API，也可以支持芯片厂商定制的程序，以充分调动芯片厂商CPU、GPU、ISP等多个硬件进行协同处理。

例如在针对联发科P90的AI算力测试部分，苏黎世的跑分机制就将其分为了三组，第一组（测试1，2，3项目）中，将使用完全由Android神经网络API（NNAPI）支持的CNN模型，测试会对移动设备进行硬件加速，主要测试的部分围绕着视觉感知来进行，包括常见的目标识别、目标分类和人脸识别等抽象级图形部分。但为达到这一环节的测试需要芯片组有每秒10到100G的MACs（每秒乘累加次数）的运算能力，基本上目前大部分的设备都可以完成这一部分的操作。

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不过由于这个部分中ResNet架构和CNN将会发挥重大的作用，由于涉及到图片的重构、模拟、训练和补充，不仅需要消耗极大量的浮点运算和视觉还原（涉及在GPU或特制AI加速器上运行神经网络），还对设备在CPU、GPU、NPU（APU）等提出了相当大的协作处理能力，通常要求每秒高达200-5000 GMACs的运算能力，如果不是定位高端芯片或设备基本很难完成这一项，而联发科P90最终也以其高达1127 GMACs的算力，在这一领域取得第一的优异成绩。

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从ETHZ苏黎世AI Benchmark的工作机制来看，目前国产AI跑分软件在AI层面似乎就显得初级了些，这些跑分软件目前大部分都仅使用了Inception V3，ResNet 34，VGG16（测试2、3、5）这三项神经网络的测试指标，而这三项指标虽然也能判别AI识别图像的能力，但还只能停在浮点运算或者是智能识图方面，且基本上都是通过算法和统计和评估AI时，测试框架非常单一，对于AI芯片今后能作为广泛用途的项目测试或是较新的算法则根本没有涉足，所以目前市面上常见的传统AI跑分测试软件其实很难客观的对AI芯片做出正确评价。

虽然ETHZ苏黎世跑分软件并不是第一个测试AI性能的应用，但就目前来看它确实是最全面的的AI评分软件。它不仅能够把AI性能测试细分为9个部分进行检测，大家熟知的智能识图仅仅只是其中一项，其他的还包括人脸，图像降噪，画面分割等项目均包含在内，不仅实现了对主流AI应用的测试，还进一步深入到对AI未来技术框架的能力探索评估中。当然更具意义的是，此前人工智能开发主要由PC和服务器上使用，很少考虑智能手机操作环境中的需求，而ETHZ苏黎世跑分显然有助于智能手机厂商对AI的不断优化。

所以从ETHZ苏黎世跑分软件中我们也发现，联发科Helio P90确实有其亮点所在，得益于独特的AI专核和APU 2.0加速引擎，这款芯片实现了前所未有的AI算力突破，高达25645分的成绩不仅位居第一，而且也实现了对其竞争对手高通的反击。另外根据数据显示，联发科P90的AI 算力高达 1127GMACs（每秒可操作11270亿次定点乘累加次数），而例如骁龙845的成绩大约是每秒600 GMAC、麒麟970的数值大概是450 GMAC左右，所以联发科P90在AI领域实际上已经走到了行业前列。

什么是benchmark测试，ai芯片也成为突破摩尔定律的希望

从目前联发科专注AI的策略来看，这个思路是对的。更关键的是，联发科正在以AI体验作为重心点，基于Helio P90的AI算力推出了3D人体姿态识别与追踪、AI焦点直播、AI人像留色、AI降噪夜拍等一系列让用户能感知到的应用特性，以用户体验取代了传统的跑分和参数，不仅颠覆了智能手机市场的游戏规则，也让联发科在新高端的品牌转型之路上站稳了脚跟。

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